Les services du cloud sont partout. Qu’il s’agisse du grand public regardant de manière compulsive du contenu de vidéo OTT (Over-The-Top) ou d’entreprises déployant des SaaS (logiciels en tant que services), les services du cloud représentent la manière dont le public et les entreprises consomment le contenu et les applications. Pendant des années, des architectures centralisées de cloud et de data center ont assuré l’accès et l’infrastructure de ces services.

Une nouvelle génération d’applications natives du cloud apparaît à présent dans les domaines du divertissement, de la vente au détail, de la fabrication et de l’automobile, qui seront, dans de nombreux cas, beaucoup plus intenses en matière de traitement et sensibles au délai de transit sur le réseau. Les architectures classiques de cloud centralisées ne pourront pas satisfaire les attentes de ces applications et de ces utilisations en matière de QoE (qualité d’expérience) qui demanderont un modèle de cloud plus dynamique et distribué.

C’est pourquoi les ressources de traitement et de stockage du cloud doivent se rapprocher de la périphérie du réseau, là où le contenu est généré et consommé aussi bien par des personnes que des machines, pour fournir la QoE attendue. Cette nouvelle approche est appelée Edge Cloud, l’endroit où le stockage et le traitement sont reliés à la périphérie du réseau.

Ce blog est le premier d’une série abordant les moteurs, les défis et les opportunités liés à Edge Cloud dans le secteur et explique la préparation nécessaire chez les acteurs de cet écosystème face à l’évolution de certaines fonctionnalités du cloud centralisé vers la périphérie.

Qu’est-ce que le cloud en périphérie, Edge Cloud ?

Ciena définit Edge Cloud comme un écosystème du cloud, qui est matériellement plus proche de l’utilisateur final, humain ou machine, regroupant des éléments de stockage et de traitement disponibles dans le commerce, associés à des éléments réseau programmables et hautement évolutifs. Ces éléments interagissent pour former un cloud de périphérie ou Edge Cloud, qui est relié au reste du réseau de data center centralisé classique au niveau mondial, et qui doit pouvoir reconnaître les application afin de détecter et de s’adapter aux besoins changeants en toute sécurité et en temps réel. 

Une autre manière de voir Edge Cloud est de prendre une analogie avec le monde réel.  Lorsque les sociétés de e-commerce comme Amazon ont démarré, elles expédiaient tous leurs produits depuis un entrepôt à proximité de leur siège, dans notre cas Seattle.  Cela fonctionnait bien au niveau régional mais, lorsque ces sociétés se sont élargies au niveau national, les délais de livraison ne pouvaient plus répondre aux attentes des clients.  Afin de réduire le délai de livraison (analogue dans notre cas au délai de transit du réseau), elles ont construit des entrepôts sur l’ensemble du territoire des États-Unis, à proximité de leurs clients et géré leur stock (analogue au contenu) au niveau local.  Ces entrepôts locaux représentent l’équivalent physique d’un data center en périphérie.  Ces sociétés ont poussé le concept à l’extrême en établissant de petits entrepôts à Manhattan afin de raccourcir les délais de livraison de plusieurs jours à quelques heures pour un sous-groupe de produits.

Quelles sont les applications qui suscitent le besoin d’avoir Edge Cloud ?

Un nombre croissant d’applications demandent un délai de transit en temps réel. Les moteurs de cette activité ne sont pas uniquement liés au comportement des clients, ils dérivent aussi des entreprises qui renforcent leur exploitation ou qui monétisent une meilleure expérience client. Parmi les utilisations qui apparaissent dans ces domaines et qui dépendent d’un délai de transit court et d’une large bande passante :

Revenus+des+services+de+traitement+en+périphérie+par+an

Découvrons plus en détail quelques-unes parmi ces applications desservant à la fois le grand public et les entreprises :

1) Vidéo en streaming / délivrance de contenu

Alors que de plus en plus de contenu vidéo enregistré ou en direct est diffusé par le grand public à la maison ou sur des appareils mobiles, il apparaît un besoin croissant de déplacer ce contenu vers les utilisateurs afin d’améliorer les performances et d’optimiser les frais associés au réseau longue portée. Le recours aux CDN (réseaux de délivrance de contenu) et à une mise en cache locale est un cas d’utilisation classique de stockage en périphérie, là où le contenu populaire est mis en cache dans des data centers en périphérie, au plus proche de l’endroit où l’utilisateur final consomme ce contenu.

2) Jeux dans le cloud

Dans un scénario de jeux dans le cloud, les joueurs n’ont plus besoin de matériel dédié comme une console de jeu classique. Ils continuent à jouer à l’aide de contrôleurs de jeu mais en se connectant à une application de jeu sur l’appareil de leur choix (tablette, ordinateur ou smartphone). Dans un modèle de traitement en périphérie, la vidéo de jeu est diffusée vers l’appareil du joueur depuis un serveur situé dans un data center de traitement en périphérie. Pour conserver les performances d’une configuration de jeu locale, le court délai de transit de ces connexions et la bande passante nécessaire pour la vidéo du jeu (de plus en plus 4K) doivent être satisfaits depuis la périphérie du cloud.

Diagramme+réseau+de+jeu+dans+le+cloud

3) Magasins de vente sans caissiers

Il s’agit d’une nouvelle approche dans laquelle les boutiques de vente (p. ex. : boutiques Amazon Go) intègrent des caméras au plafond du magasin afin de prendre des photos des clients achetant la marchandise. Ces images sont ensuite analysées par IA afin de déterminer les marchandises achetées par le client et éviter à ce dernier de passer en caisse tandis que sa carte de crédit est directement facturée pour les marchandises qu’il achète. Des ressources de traitement et de stockage importantes seront nécessaires soit dans les magasins soit en périphérie pour traiter les images en quasi temps réel et assurer une expérience client fluide.

Exemple+réseau+de+magasins+sans+caissiers

(Source image : https://www.youtube.com/watch?v=yeS8TJwBAFs)

4) Véhicules autonomes

Même si on comprend que les véhicules autonomes devront traiter de vastes quantités de données provenant, par exemple, des capteurs dans le véhicule, il faudra aussi traiter un sous-groupe de ces données en même temps que celles des véhicules à proximité et des capteurs sur la route afin de faire face aux embouteillages, conditions routières et de soutenir la gestion des accidents. Le délai de traitement et de renvoi des informations aux véhicules pour agir doit être limité à quelques millisecondes, ce qui demande un data center de périphérie très proche de l’utilisateur pour satisfaire les exigences liées aux SLA de ces applications.

5) IoT industriel / production du futur

Il s’agit d’une initiative autour de l’Industrie 4.0 dans laquelle le processus de production est fortement personnalisable et automatisé. Les lignes de production sont occupées par des robots industriels dont les fonctions sont soigneusement contrôlées par des ressources de traitement locales qui utilisent l’apprentissage automatique et l’IA pour détecter les défaillances dans le processus de fabrication et s’adapter en quasi temps réel. Pour simplifier la connectivité dans l’usine, des robots industriels intelligents seront connectés via la 5G (privée ou gérée par opérateur) et demanderont un faible délai de transit et souvent des performances de réseau haute capacité afin de limiter le nombre de défauts de fabrication et d’optimiser la sécurité des ouvriers locaux.

Ces applications partagent toutes l’un des attributs de service cloud suivants, contribuant ainsi au besoin de traitement en périphérie :

  • Importants besoins de traitement et de stockage pour le traitement de type apprentissage automatique et pour l’IA.
  • Performance avec un court délai de transit (moins de 10 ms) quand un retour rapide vers l’utilisateur est requis.

Pour en savoir plus sur la manière dont vous pouvez établir votre Edge Cloud, téléchargez notre livre blanc Adaptive Network : un cadre pour comprendre les implications de Edge Cloud sur le réseau.